スマート製造を活用して持続可能な工場フロアを構築するにはどうすればよいでしょうか?

スマート製造を活用して持続可能な工場フロアを構築するにはどうすればよいでしょうか?

自動車メーカーは、施設を近代化し、事業運営をより持続可能にするために、スマート製造戦略を採用しています。

自動車メーカーは、エネルギー使用量、CO2排出量、廃棄物を削減し、全体的に持続可能性を高めるよう取り組んでいます。そうすることで、メーカーに利益がもたらされるだけでなく、他の 2 つの点でも役立ちます。特に、持続可能な姿勢を採用することは、より広範な持続可能性の問題に対する意識が高まり、自社の目標と一致する持続可能性の目標を持つ企業を求めている多くの顧客の要望と一致しています。これにより、製造業者は、増え続ける世界各国の政府による環境規制を満たすことができます。

これを理解するために、製造業におけるエネルギーの使用と無駄に関するいくつかの統計を示します。

  • 産業施設は世界の総エネルギーの 33% を消費し、そのうち産業電力の 77% は製造に使用されています。
  • 業界の調査によると、一般的な乗用車を生産するのに必要なエネルギーは 1 キログラムあたり 41.8 メガジュール (MJ/kg) です。この数字を踏まえると、この研究は、洗濯機などの家電製品を動かすのに使用されるエネルギーの約40倍に当たると指摘した。
  • 2005年から2022年の間に、製造された自動車1台あたりの廃棄物の量は32%増加しました。

スマート製造技術が役立つ

自動車製造工場では、生産ラインへの電力供給、部品の溶接、材料や部品の移動、金属の成形、射出成形などにエネルギーを使用します。原材料の抽出、部品の製造、そしてそれらの部品やその他の材料を生産施設に輸送するためにもエネルギーが必要です。

まず、自動車メーカーは、生産ラインからデータを収集するためのエッジデバイスやセンサーなどのスマートテクノロジーを実装することで、既存の工場を近代化できます。これにより、高度なデータ分析のための情報フィードが作成され、パフォーマンスの最適化、エネルギー消費の監視、予測メンテナンスの推進が可能になります。

これらの技術を補完するために、自動車メーカーは機械学習と人工知能を使用して異常を検出し、設計を改善して廃棄物とエネルギーの使用を削減することもできます。

使用されるその他の主要テクノロジーは、仮想シミュレーションとデジタルツインです。製造業者は、これらを使用して、工場の現場に移す前に、制御された仮想環境で操作を設計、実行、テストすることができます。さらに、デジタル ツインにより、製造業者は中期および長期にわたって業務がどのように運営されるかについて、より深い洞察を得ることができます。たとえば、シミュレーションを使用すると、機械の耐久性や部品の修理が必要になる頻度を把握できます。

デジタル ツインの用途のサブセットは仮想コミッショニングです。ここでは、機械、生産ライン、さらには工場全体のデジタル ツインを使用して、何かを構築して展開する前にワークフローを最適化します。このテクノロジーを使用することで、自動車メーカーはプロセスを微調整し、動作を最適化し、ダウンタイムを削減し、必要なときに部品や材料が組立ラインに確実に供給されるようにすることができます。

自動車メーカーは、事業運営の持続可能性の側面についてより深い洞察を得るために、生産ラインの仮想モデルを使用して、プロセスの環境影響をシミュレートできます。同様に、製造業者はこれらのモデルを使用してプロセスを変更し、廃棄物とエネルギーの使用を削減できます。

これらのスマート テクノロジーは総合的に、自動車メーカーがプロセスを最適化し、スマートな運用の卓越性を維持するのに役立ちます。

スマート製造の影響を拡大

生産現場に焦点を当てることは、スマート製造が持続可能な開発に貢献できる領域の 1 つにすぎません。インテリジェントテクノロジーは、サプライチェーンやスマートロジスティクスなどの分野でますます利用されるようになっています。

スマート製造を通じて、企業はサプライチェーン全体にわたってリアルタイムのデータを追跡および分析できます。これにより、生産、在庫管理、流通に関してより賢明な意思決定を行うことができます。

さらに、IoT とリアルタイム データを活用することで、製造業者は必要なものだけを生産できるため、過剰生産とそれに伴う廃棄物を削減できます。スマートロジスティクスは輸送ニーズを減らし、ルートを最適化することで、燃料消費量と排出量を削減します。

スマート製造技術と方法をサプライ チェーンに適用する主な利点は、何が起こっているかの可視性が向上することです。このようなリアルタイムの情報を入手することで、自動車メーカーは戦略的かつ情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う能力が向上します。どこで無駄が発生しているか、どうすれば無駄を最小限に抑えられるかをより簡単に理解できるようになります。

テクノロジーパートナーとのコラボレーション

生産現場の IoT デバイスやスマート センサーなど、スマート製造への移行に必要なコア テクノロジーの一部は、自動車メーカーによく知られています。しかし、デジタルツイン、人工知能、機械学習などのより高度な技術は、広く使用されていません。

スマート製造を導入してそのメリットを享受したい自動車メーカーは、これらの分野に精通した従業員を雇用し、時間をかけてこれらのテクノロジーを実装するために必要な社内専門知識を徐々に構築することで、それを実現できます。

もう 1 つの選択肢は、自動車製造におけるスマート テクノロジーの使用に関するソリューション、ベスト プラクティス、および深い業界専門知識を提供するテクノロジー パートナーと連携することです。

<<:  大規模言語モデルの 7 つの一般的なネットワーク セキュリティ アプリケーション

>>:  AI規制論争が再燃、しかしウォール街は依然として熱狂的

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

中国の博士が強化学習を使ってSpaceXのロケットを回収

[[435329]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI...

2021 年のイノベーションを形作る 5 つのテクノロジー トレンド

近い将来、世界はテクノロジーとイノベーションのブームを迎えるでしょう。私たちは世界中で大規模なデジタ...

アルゴリズムの知識を学ばずに Java 開発を学ぶことは可能ですか?

まず、Java開発の分野でさらに進歩したい場合、または付加価値の高い仕事に就きたい場合は、Java開...

科学者たちは、脳波を3%という低いエラー率で直接テキストに変換する「心を読む」方法を開発した。

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

AI データモデリングはどのようにして気候災害を防ぐことができるのでしょうか?

予測分析モデルが改良されるにつれ、この分野のイノベーターたちは、これまで断片化されていて使用コストが...

核酸の結果を数えるのは難しいですか?復旦大学の博士課程の学生の活動が人気に

核酸レポートの手動検証は時間がかかり、面倒で、エラーが発生しやすくなります。どうすればよいでしょうか...

...

量子コンピュータ、数学オリンピックのための AI... これらは 2020 年のコンピュータと数学における大きな進歩です

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

TensorFlow と PyTorch: ディープラーニングに最適なフレームワークはどれですか?

この記事を読んでいるということは、おそらくすでにディープラーニングの旅を始めているということでしょう...

ロボットは痛みを恐れる:これは技術的な進歩なのか、それとも倫理的な課題なのか?

時代の発展と科学技術の進歩に伴い、ロボットは人々の生活の場にますます入り込んできましたが、私たちの従...

95 年以降の DAMO アカデミーのインターン生がマイクロソフトに勝ち、最も難しい NLP タスクの世界記録を更新

アリババAIは、常識QA分野の権威あるデータセットであるCommonsenseQAで新たな世界記録を...

一緒にハイキングに行きませんか? Baidu Brain EasyDLは、企業向けAI実装の山を登るお手伝いをします

エンタープライズ AI モデルの開発では、データの準備からモデルのトレーニング、サービスの展開まで、...

産業インテリジェンスは「新しいインフラ」の下で非常に人気がありますが、まだ多くの問題があります

「新しいインフラ」が流行っています。これらは5G、人工知能、モノのインターネットなどの情報デジタルイ...

...